缆松弛补偿器液压系统传感器优化布置与仿真研究

论文摘要

深海科考绞车作为深海取样仪器收放装置,是深海科学考察过程中不可或缺的设备。缆松弛补偿器作为控制科考船绞车系统缆绳张力的装置,通过缆绳张力控制消除合成纤维缆的冲击载荷、防止合成纤维缆因疲劳磨损而过早失效,因此保证其液压系统安全工作,在故障发生时能及时确定故障部位以便维修对深海科考绞车至关重要。实际工程中,常常通过状态监测来实时反映液压系统的状态,确保液压系统工作正常。而状态监测的实现依赖于传感器对液压系统参数的测量。如果传感器的种类和数量较少,将无法实现各元件的实时监测;而如果传感器的种类和数量过多,会影响系统的监测状态并导致传感器成本过高。因此在尽量少地使用传感器种类、数量的前提下,实现液压系统状态监测,并快速的对液压系统的故障进行诊断是十分必要的。本文以缆松弛补偿器的液压系统为研究对象,进行潜在故障分析,并以故障诊断为目的,获得所有故障诊断需要的监测点和传感器种类,由此确定初始监测点和传感器布置方案。然后,基于缆松弛补偿器液压系统的工作原理,建立液压系统的有向图,并根据有向图分析故障传播路径和各元件的故障-监测点的相关性,从而建立“故障-监测点”矩阵模型。之后,基于最大故障诊断信息熵准则,对缆松弛补偿器液压系统状态监测初始方案进行传感器数量优化和选取,针对最大故障诊断信息熵得到的多个传感器优化布置方案,进行故障诊断时间的优化。最后,基于AMESim软件建立缆松弛补偿器液压系统的仿真模型,采用故障注入的方式,分别模拟节流阀中节流口堵塞以及液压泵流量不足的故障情况,通过仿真结果分析,验证传感器优化布置方案中故障诊断的效果。本论文基于最大故障诊断信息熵和故障诊断时间的优化,获得了传感器优化布置方案。对比初始方案,该传感器布置方案不仅实现了数量上的优化,而且明显缩短故障诊断的时间。基于AMESim仿真软件验证了优化后的传感器布置具有故障诊断的效果,对缆松弛补偿器液压系统能有状态监测和故障诊断作用。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
•   1.1 液压系统状态监测研究现状
•   1.2 传感器优化布置国内外研究现状
•   1.3 本文主要研究内容
• 2 传感器优化布置理论
•   2.1 传感器的选择
•   2.2 液压系统元件故障与状态监测点分析
•   2.3 有向图以及相关性矩阵模型
•   2.4 最大故障诊断信息熵准则
•   2.5 本章小结
• 3 基于最大故障诊断信息熵的传感器数量优化
•   3.1 缆松弛补偿器液压系统工作原理
•   3.2 缆松弛补偿器液压系统元件故障及状态监测点分析
•     3.2.1 缆松弛补偿器液压系统故障分析
•     3.2.2 缆松弛补偿器液压系统状态监测点选择
•   3.3 缆松弛补偿器液压系统有向图及相关性矩阵模型
•     3.3.1 缆松弛补偿器液压系统有向图
•     3.3.2 缆松弛补偿器液压系统相关性矩阵模型
•   3.4 缆松弛补偿器液压系统传感器布置优化
•   3.5 本章小结
• 4 基于故障诊断时间的传感器优化布置
•   4.1 单故障与多故障故障诊断时间评判标准
•   4.2 传感器布置方案故障诊断时间优化
•     4.2.1 初始传感器布置方案故障诊断时间计算
•     4.2.2 传感器布置方案1故障诊断时间计算
•     4.2.3 传感器布置方案2故障诊断时间计算
•     4.2.4 传感器布置方案故障诊断时间结果分析
•   4.3 本章小结
• 5 基于故障诊断的缆松弛补偿器液压系统传感器优化布置仿真验证
•   5.1 缆松弛补偿器液压系统建模与仿真
•   5.2 传感器优化布置方案1对节流阀故障诊断的仿真验证
•     5.2.1 节流阀的故障注入
•     5.2.2 传感器优化布置方案1对节流阀故障的识别
•   5.3 传感器优化布置方案1对液压泵流量不足故障诊断的仿真验证
•     5.3.1 液压泵流量不足故障的注入
•     5.3.2 传感器布置方案1对液压泵流量不足故障的识别
•   5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 刘毅

导师: 李文华

关键词: 缆松弛补偿器,液压系统,最大故障诊断信息熵,优化布置,仿真

来源: 大连海事大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 海洋学

单位: 大连海事大学

基金: 科技部国家重点研发计划“深海关键技术与装备”重点专项“全海深地质绞车系统研制”课题3“非线性缆松弛补偿器快速补偿响应技术”(2018YFC0309003),国家科学自然基金面上项目“船舶液压系统流动介质边界层感知点优化布置理论及其状态模型研究(51779026)”

分类号: P715.1

DOI: 10.26989/d.cnki.gdlhu.2019.001621

总页数: 79

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